## PREDIKSI JANGKA PENDEK JUMLAH PARIWISATA DENGAN METODE WEMA PADA PARAMETER MULTIVALUE FORECASTING PROVINSI JAWA TIMUR
Moch Aditya Bahrul ‘Alam, Fajri Rakhmat Umbara, Puspita Nurul Sabrina Teknik Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Cimahi Jl. Terusan Jend. Sudirman, Cibeber, Kec. Cimahi Sel., Kota Cimahi, Jawa Barat 40531 moch.aditya@student.unjani.ac.id

## ABSTRAK
Weighted  Exponential  Moving  Average  (WEMA)  merupakan  metode  baru  dengan  mengkombinasikan antara WMA dan EMA yaitu memprediksi data berdasarkan waktu yang akan datang dan menghitung nilai faktor penurunan bobot data dalam orde waktu. Metode WEMA sudah digunakan pada kasus prediksi harga saham IHSG yang memberikan hasil yang cukup baik dan prediksi kedatangan turis. Bidang pariwisata dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor yaitu jumlah wisatawan, jumlah destinasi, jumlah hunian hotel, dan jumlah pendapatan perkapita. Metode WEMA sudah pernah digunakan dalam prediksi kedatangan turis namun menggunakan atribut berbeda sehingga belum diketahui akurasinya. Metode WEMA diimplementasikan dengan tahapan pra-proses yaitu seleksi data dan transformasi untuk merubah tanda koma menjadi titik, kemudian data dibagi menjadi data latih (80%) dan data uji (20%) pada atribut data Wisman, TPK Hotel Bintang dan Non Bintang, TPTT Hotel Bintang dan Non Bintang, RLMT Hotel Bintang dan Non Bintang, MKT Hotel Bintang dan Non Bintang. Evaluasi Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dilakukan pada data latih dan data uji untuk mengukur tingkat akurasi prediksi. Hasil eksperimen dan evaluasi menunjukkan tingkat akurasi tergantung nilai span dan banyaknya data yang digunakan sehingga nilai span 2 untuk kedua pembagian data menunjukkan hasil terbaik pada semua atribut yang dievaluasi dengan hasil MAPE di bawah 5%.
Kata kunci: Weighted Exponential Moving Average, MAPE, Pariwisata

## 1. PENDAHULUAN
Pariwisata  adalah  suatu  kunjungan yang dilakukan oleh wisatawan dalam kurun waktu tertentu dari  satu  lokasi  ke  lokasi  lain  dengan  tujuan  untuk melakukan  rekreasi  menikmati  pemandangan  dan memenuhi  berbagai keinginan  [1]. Bidang pariwisata mempunyai  dampak  yang  signifikan  terhadap kemajuan  ekonomi  suatu  daerah  [2]. Bidang pariwisata  dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor yaitu  jumlah  wisatawan,  jumlah  destinasi,  jumlah hunian hotel, dan jumlah pendapatan perkapita [3]
Salah  satu  daerah  di  Indonesia  yang  banyak dikunjungi  wisatawan  asing  dan  domestik  yaitu provinsi Jawa Timur. Provinsi Jawa Timur mempunyai  beraneka  ragam  budaya  seperti  bahasa daerah  dan  makanan  kuliner,  selain  itu  mempunyai keindahan  alam  seperti  gunung,  lembah,  laut,  danau, dan  pantai  yang  memikat  wisatawan  dan  tidak  ada habisnya  untuk  ditelusuri  [4].  Menurut  data  Badan Pusat  Statistik  (BPS)  Jawa  Timur  mencatat  jumlah wisatawan  asing  dan  domestik  yang  berkunjung  ke Jawa  Timur  pada  tahun  2017  sebanyak  247.166, sementara pada tahun 2018 sebanyak 320.529. Selain itu, tingkat hunian tempat tidur di Jawa Timur menurut tipe  hotel  bintang  dan  tipe  hotel  lainnya  sepanjang tahun 2017 sampai 2018 rata-rata 50,99% dan 57,18%.
Penelitian mengenai prediksi kunjungan wisatawan  sudah  pernah  dilakukan  dengan  berbagai metode Time Series Forecasting seperti SARIMA [5], Fuzzy Time Series [6], Multivariat Fuzzy Time Series [7],  dan Support  Vector  Regression [8],  dan
penggabungan  dari  beberapa  metode  lainnya  [9]. Selain  itu  terdapat  metode Time  Series  Forecasting Moving  Average yang  sering  digunakan  dan dikombinasikan  seperti Weighted  Moving  Average [10]  dan Least  Square [11], Simple  Moving  Average dan Single  Exponential  Smoothing [12], Double Moving  Average  dan  Double Exponential  Smoothing [13], Weighted Exponential Moving Average (WEMA)  [14]  untuk  memprediksi  kunjungan wisatawan  dengan  perolehan  tingkat  akurasi  yang lebih baik.
Parameter forecasting yang digunakan penelitian mengenai  kunjungan  wisatawan  tersebut  dibagi menjadi  2  jenis  yaitu single  value  forecasting dan multivalue  forecasting .  Pada  parameter single  value forecasting yang  dimana  hanya  melakukan  prediksi berdasarkan 1 atribut data, seperti jumlah kedatangan wisatawan  seperti  pada  penelitian  [10].  Sedangkan pada  parameter multivalue  forecasting melakukan prediksi  berdasarkan  4  atribut  data  kunjungan wisatawan dengan periode data harian, seperti jumlah data nilai arrival , data nilai tourism expenditure in the country ,  data nilai  departure ,  dan  data  nilai tourism expenditure in other countries seperti pada penelitian [14].
Selain  itu,  teknik  evaluasi forecasting yang digunakan  pada  peneltian  tersebut  dibagi  menjadi  2 jenis  yaitu Mean  Error (ME)  dan Mean  Absolute Percentage Error (MAPE). Pada teknik evaluasi Mean Error (ME)  membuktikan semakin  lama  jarak waktu yang digunakan  maka tingkat akurasi  yang diperoleh
semakin  baik  seperti  pada  penelitian  [10]  untuk memprediksi  jumlah  kunjungan  wisatawan  dengan parameter single  value  forecasting metode Weighted Moving  Average .  Sedangkan  teknik  evaluasi Mean Absolute  Percentage  Error (MAPE)  pada  parameter multivalue  forecasting  untuk  mencari  tingkat  relatif akurasi  terendah  rata-rata  dari  metode Weighted Exponential  Moving  Average (WEMA)  dengan menggunakan  nilai span 2, 3, dan 5 (banyaknya titik data terdahulu yang dipilih dari data terbaru), sehingga memperoleh  nilai span 2  menjadi  yang terkecil  yaitu sebanyak 3,28% untuk data arrival , 3,99% untuk data tourism  expenditure  in  the  country ,  3,63  untuk  data departure , dan 4,07% untuk data tourism expenditure in other countries seperti pada penelitian [14]. Metode Weighted  Exponential  Moving  Average (WEMA)  selain  pernah  digunakan  untuk  melakukan prediksi  kunjungan  wisatawan  [14]  dengan  periode data  harian,  metode Weighted  Exponential  Moving Average (WEMA)  juga  pernah  digunakan  untuk melakukan prediksi IHSG  [15], prediksi pasar  modal ASEAN [16] dengan periode data harian dan prediksi indeks komposit JKSE dengan periode data mingguan [17].
Berdasarkan  uraian  di  atas  maka  penelitian  ini akan  menggunakan  metode Weighted  Exponential Moving  Average (WEMA) dengan parameter multivalue forecasting untuk memprediksi kunjungan wisatawan di provinsi Jawa Timur dengan periode data bulanan  menggunakan  5  atribut  data  yaitu  jumlah kunjungan  wisatawan,  jumlah  Tempat  Penghunian Kamar  (TPK),  jumlah  Tingkat  Penghunian  Tempat Tidur  (TPTT),  jumlah  Rata-Rata  Lama  Menginap Tamu  (RLMT),  dan  jumlah  Malam  Kamar  Terpakai (MKT).  Teknik  evaluasi  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu  dengan  menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk mengetahui tingkat akurasi dengan nilai kesalahan terkecil.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Forecasting
Forecasting adalah suatu teknik dalam memprediksi dan mengevaluasi keadaan di masa yang akan  datang  berdasarkan  keadaan  di  masa  lalu  dan sekarang  sehingga  tindakan  atau  keputusan  dapat diprediksi  secara  akurat,  sedangkan time  series forecasting adalah teknik prediksi yang memakai data kondisi  historis  untuk  melakukan  prediksi  kondisi  di masa depan [18].
Fungsi  prediksi forecasting dapat  diartikan sebagai fungsi dasar dalam langkah awal perencanaan, seperti  perkiraan,  perhitungan  jumlah  penjualan, perancangan  dan  persediaan  produksi,  sumber  daya seperti  jumlah  karyawan,  dan  persediaan  bahan  baku [18].

## 2.2. Multivalue Forecasting
Metode  prediksi time  series dengan multivalue forecasting atau multivariate  forecasting merupakan jenis prediksi yang memiliki lebih dari satu atribut data
yang berubah setiap waktunya, sehingga memungkinkan  untuk  menghasilkan  prediksi  yang lebih  akurat  daripada  prediksi times  series dengan singe  value  forecasting atau univariate  forecasting [19] .  Multivalue  forecasting atau multivariate forecasting memungkinkan dalam melakukan prediksi yang memperhitungkan semua atribut yang berpengaruh  pada  atribut  target  prediksi,  sehingga tingkat akurasi yang tinggi dapat diperoleh [20].
2.3. Weighted Exponential Moving Average
(WEMA)
Metode Moving  Average merupakan  sebuah metode  untuk  memprediksi  berdasarkan  orde  waktu. Metode Moving  Average memiliki  empat  jenis algoritma  yaitu, Simple  Moving  Average (SMA), Cumulative  Moving  Average (CMA), Weighted Moving  Average (WMA)  dan Exponential  Moving Average (EMA) [21].
Sedangkan Weighted Exponential Moving Average (WEMA)  merupakan  metode  baru  dengan mengkombinasikan antara Weighted Moving Average (WMA)  dan Exponential  Moving  Average (EMA) yaitu memprediksi data berdasarkan waktu yang akan datang  dan  menghitung  nilai  faktor  penurunan  bobot data  dalam  orde  waktu  [14][22].  Dalam  metode tersebut,  langkah  pertama  yang  dilakukan  dengan menggunakan  rumus  hitung  WMA  yaitu “sum  of digits” untuk  mendapatkan  data  prediksi  baru  dalam orde waktu, tetapi data tersebut tidak langsung dipakai menjadi  nilai  utama  melainkan  tahap  berikutnya melakukan perhitungan dengan rumus faktor penurunan bobot EMA [14] [22].
Berikut langkah-langkah algoritma yang dikerjakan  dalam  penggunaan  metode  WEMA  [14] [23] yaitu :
1. Perhitungan nilai dasar (Ht), untuk menghitung nilai  data  orde  waktu  dengan  memakai persamaan berikut,
𝐻𝑡 = 𝑛𝑃 𝑡 +(𝑛−1) 𝑃 𝑡−1 +⋯+ 2𝑃 (𝑡−𝑛+2) +𝑃 (𝑡−𝑛+1) 𝑛+(𝑛−1)+⋯+2+1 , (1)
Artinya 𝐻𝑡 merupakan  nilai  dasar  dari  orde waktu 𝑡 , 𝑛 merupakan banyaknya periode atau rentang  bilangan  peramalan, 𝑃 merupakan nilai data deret waktu pada titik 𝑡 .
2. Gunakanlah  nilai  dasar  yang  diperoleh  untuk menghitung nilai hasil prediksi WEMA dengan memakai persamaan berikut,
𝑊𝐸𝑀𝐴𝑡 = 𝑎 ∙ 𝑌𝑡 + (1 − 𝑎) ∙ 𝐻𝑡 , (2)
Artinya 𝑌𝑡 merupakan  nilai  orde  waktu  ke- 𝑡 , 𝐻𝑡 merupakan nilai dasar dari orde waktu 𝑡 dan 𝑎 adalah nilai data dari derajat bobot yang turun dan  nilai 𝑎 didapatkan  memakai  persamaan berikut,
𝑎 = 2 / (𝑛 + 1) , (3)
3. Kembalilah  pada  langkah  (1)  sampai  semua data  dalam  orde  waktu  yang  telah  diperoleh selesai.

## 2.4. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE  merupakan  ukuran  nilai  relatif  untuk mendapatkan presentasi kesalahan hasil prediksi, jika nilai  MAPE  semakin  kecil  maka  semakin  kecil  nilai kesalahan  prediksi,  sedangkan  jika  nilai  MAPE semakin  besar  maka  semakin  besar  nilai  kesalahan prediksi  [23].  Hasil  prediksi  evaluasi  dari  MAPE menjelaskan  bahwa  jika  nilai  ≤  10%  artinya  sangat baik,  sedangkan  jika  10%  sampai  20%  artinya  baik [23]. Berikut rumus persamaan dari MAPE :
𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑛 ∑ 𝑡=1 𝑛 [ 𝑌 𝑡 −  𝐹̅ 𝑡 𝑌 𝑡 ]  𝑥 100 % (4)
Artinya 𝑛 merupakan  jumlah  data, 𝑌 𝑡 merupakan  nilai  data  aktual  pada  orde  ke- 𝑡 dan 𝐹̅ 𝑡 merupakan nilai prediksi pada orde ke- 𝑡 .

## 3. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah yang digunakan dalam penelitian  ini  untuk  menyelesaikan  masalah  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
Berdasarkan alur proses penelitian pada gambar 1. Berikut penjelasan masing-masing langkah-langkah tersebut, yaitu :
a) Dataset Penelitian Pada  alur  dataset  penelitian  dilakukan  dengan mengakses website Badan Pusat Statistik Jawa Timur sehingga  diperoleh  data  publik  mengenai  jumlah pariwisata  provinsi  Jawa  Timur  berdasarkan  data bulanan periode Januari 2009 sampai Desember 2021.
Data tersebut adalah data numerik yang berjenis time series berdasarkan bulan pada setiap tahunnya.
Data yang digunakan pada eksperimen penelitian ini yaitu data statistik bulanan pariwisata Jawa Timur dari  Januari  tahun  2009  sampai  Desember  2021 mengenai  jumlah  wisatawan  mancanegara,  jumlah Tempat  Penghunian  Kamar  (TPK)  hotel  bintang  dan non  bintang,  jumlah  Tingkat  Penghunian  Tempat Tidur  (TPTT)  hotel  bintang  dan  non  bintang,  jumlah Rata-Rata  Lama  Menginap  Tamu  (RLMT)  hotel bintang  dan  non  bintang,  dan  jumlah  Malam  Kamar Terpakai (MKT) hotel bintang dan non bintang. b) Preprocessing data Data Pada alur ini yang dimana data akan diproses dari data awal atau mentah untuk diubah menjadi data yang dapat  dilakukan  prediksi  sehingga  dapat  mengurangi kesalahan  data  sebelum  proses  selanjutnya.  Tahapan Pra-proses  data  yang  dilakukan,  yaitu data  selection atau seleksi data untuk memilih atirbut apa yang akan digunakan dan tranformasi data untuk merubah tanda koma (,) menjadi tanda titik (.) yang bertujuan supaya dapat diproses dengan data mining.
c) Pembagian Data Setelah alur preprocessing dilakukan  maka data siap  digunakan  dan  di  proses  untuk  melakukan prediksi.  Data  akan  dilakukan  pembagian  menjadi  2 (dua) yaitu, data latih yang digunakan untuk pelatihan algoritma dan data uji untuk menguji performa metode Weighted  Exponential  Moving  Average (WEMA). Pembagian  rasio  data  penelitian  tersebut  yaitu  80% data latih dan 20% data uji.
d) Perhitungan WEMA Pada  alur  ini  metode Weighted  Exponential Moving  Average akan  dilakukan  perhitungan,  proses perhitungan menggunakan data latih dan data uji yang telah  di  bagi  ke  dalam  skenario  pembagian  data  dan akan menghasilkan pada data uji. Data yang digunakan adalah  data  supervised  learning  yang  berarti  data sudah memiliki target.
e) Evaluasi MAPE Pada  alur  ini  merupakan  tahapan  terakhir prediksi  setelah  proses  WEMA  dilakukan.  Evaluasi MAPE  merupakan  tahapan  yang  dilakukan  untuk mendapatkan  presentasi  kesalahan  terkecil  dari  hasil prediksi. Data hasil prediksi dan data asli akan diukur tingkat  kesalahan  terkecilnya  untuk  mengetahui seberapa besar keakuratannya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Evaluasi dan Analisa
Eksperimen  dilakukan  pada  data  uji  statistik pariwisata  Jawa  Timur  yan  diambil  dari  dari  bulan Januari tahun 2019 sampai Desember 2021 mengenai jumlah  wisatawan  mancanegara,  jumlah  Tempat Penghunian  Kamar  (TPK)  hotel  bintang  dan  non bintang,  jumlah  Tingkat  Penghunian  Tempat  Tidur (TPTT)  hotel  bintang  dan  non  bintang,  jumlah  Rata- Rata  Lama  Menginap  Tamu  (RLMT)  hotel  bintang dan non bintang, dan jumlah Malam Kamar Terpakai (MKT)  hotel  bintang  dan  non  bintang.  Eksperimen
dilakukan untuk mengetahui nilai span dengan tingkat akurasi  kesalahan  terkecil  dari  hasil  nilai  prediksi dengan melakukan perhitungan MAPE.
Hasil  eksperimen  yang  dilakukan  terhadap  data uji  pariwisata  Jawa  Timur  berdasarkan  data  bulanan Januari  2019  sampai  Desember  2021  dengan span 2 memperoleh evaluasi MAPE data wisatawan mancanegara  yaitu  2.66%.  Evaluasi  MAPE  data Tempat  Penghunian  Kamar  Hotel  Bintang  adalah 2.02%.  Data  Tempat  Penghunian  Kamar  Hotel  Non Bintang menghasilkan evaluasi MAPE sebesar 2.96%. Evaluasi  MAPE  data  Tingkat  Penghunian  Tempat Tidur  Hotel  Bintang  adalah  3.52%.  Evaluasi  MAPE data  Tingkat  Penghunian  Tempat  Tidur  Hotel  Non Bintang adalah 3.23%. Evaluasi MAPE data Rata-Rata Lama  Menginap  Tamu  Hotel  Bintang  adalah  0.17%. Evaluasi MAPE data Rata-Rata Lama Menginap Tamu Hotel  Non  Bintang  adalah  0.02%.  Evaluasi  MAPE data  Malam  Kamar  Terpakai  Hotel  Bintang  adalah 2.35%. Evaluasi MAPE data Malam Kamar Terpakai Hotel Non Bintang adalah 4.02%.
Hasil  eksperimen  yang  dilakukan  terhadap  data uji  pariwisata  Jawa  Timur  berdasarkan  data  bulanan Januari  2019  sampai  Desember  2021  dengan  span  3 memperoleh evaluasi MAPE data wisatawan mancanegara  yaitu  5.66%.  Evaluasi  MAPE  data Tempat  Penghunian  Kamar  Hotel  Bintang  adalah 3.72%.  Data  Tempat  Penghunian  Kamar  Hotel  Non Bintang menghasilkan evaluasi MAPE sebesar 4.88%. Evaluasi  MAPE  data  Tingkat  Penghunian  Tempat Tidur  Hotel  Bintang  adalah  5.77%.  Evaluasi  MAPE data  Tingkat  Penghunian  Tempat  Tidur  Hotel  Non Bintang adalah 5.27%. Evaluasi MAPE data Rata-Rata Lama  Menginap  Tamu  Hotel  Bintang  adalah  0.42%. Evaluasi MAPE data Rata-Rata Lama Menginap Tamu Hotel  Non  Bintang  adalah  0.08%.  Evaluasi  MAPE data  Malam  Kamar  Terpakai  Hotel  Bintang  adalah 4.18%. Evaluasi MAPE data Malam Kamar Terpakai Hotel Non Bintang adalah 6.19%.
Hasil  eksperimen  yang  dilakukan  terhadap  data uji  pariwisata  Jawa  Timur  berdasarkan  data  bulanan Januari  2019  sampai  Desember  2021  dengan  span  4 memperoleh evaluasi MAPE data wisatawan mancanegara  yaitu  8.06%.  Evaluasi  MAPE  data Tempat  Penghunian  Kamar  Hotel  Bintang  adalah 5.58%.  Data  Tempat  Penghunian  Kamar  Hotel  Non Bintang menghasilkan evaluasi MAPE sebesar 6.73%. Evaluasi  MAPE  data  Tingkat  Penghunian  Tempat Tidur  Hotel  Bintang  adalah  8.00%.  Evaluasi  MAPE data  Tingkat  Penghunian  Tempat  Tidur  Hotel  Non Bintang adalah 7.24%. Evaluasi MAPE data Rata-Rata Lama  Menginap  Tamu  Hotel  Bintang  adalah  0.75%. Evaluasi MAPE data Rata-Rata Lama Menginap Tamu Hotel  Non  Bintang  adalah  0.16%.  Evaluasi  MAPE data  Malam  Kamar  Terpakai  Hotel  Bintang  adalah 6.14%. Evaluasi MAPE data Malam Kamar Terpakai Hotel Non Bintang adalah 8.21%.
Hasil  eksperimen  yang  dilakukan  terhadap  data uji  pariwisata  Jawa  Timur  berdasarkan  data  bulanan Januari  2019  sampai  Desember  2021  dengan  span  5
memperoleh evaluasi MAPE data wisatawan mancanegara  yaitu  9.30%.  Evaluasi  MAPE  data Tempat  Penghunian  Kamar  Hotel  Bintang  adalah 7.43%.  Data  Tempat  Penghunian  Kamar  Hotel  Non Bintang menghasilkan evaluasi MAPE sebesar 8.42%. Evaluasi  MAPE  data  Tingkat  Penghunian  Tempat Tidur Hotel Bintang adalah 10.10%. Evaluasi MAPE data  Tingkat  Penghunian  Tempat  Tidur  Hotel  Non Bintang adalah 9.06%. Evaluasi MAPE data Rata-Rata Lama  Menginap  Tamu  Hotel  Bintang  adalah  1.12%. Evaluasi MAPE data Rata-Rata Lama Menginap Tamu Hotel  Non  Bintang  adalah  0.26%.  Evaluasi  MAPE data  Malam  Kamar  Terpakai  Hotel  Bintang  adalah 8.08%. Evaluasi MAPE data Malam Kamar Terpakai Hotel Non Bintang adalah 10.09%.
Tabel 1.  Evaluasi MAPE 1 Span Data WISMAN Data TPK HB Data TPK HNB 2 2,66% 2,02% 2,96% 3 5,66% 3,72% 4,88% 4 8,06% 5,58% 6,73% 5 9,30% 7,43% 8,42% Tabel 1.  Evaluasi MAPE 2 Span Data TPTT HB Data TPTT HNB Data RLMT HB Data RLMT HB 2 3,52% 3,23% 0,17% 0,02% 3 5,77% 5,27% 0,42% 0,08% 4 8,00% 7,24% 0,75% 0,16% 5 10,10% 9,06% 1,12% 0,26% Tabel 1.  Evaluasi MAPE 3 Span Data MKT HB Data MKT HNB 2 2,35% 4,02% 3 4,18% 6,19% 4 6,14% 8,21% 5 8,08% 10,09%

## 4.2. Layout Sistem Prediksi
Layout hasil rancangan Aplikasi Sistem Prediksi Jangka  Pendek  Jumlah  Pariwisata  Dengan  Metode WEMA  Pada  Parameter Multivalue  Forecasting Provinsi Jawa Timur.
1. Halaman Input Span
Gambar 1. Halaman Input Span
Halaman input span menampilkan menampilkan halaman yang berisikan text input untuk memasukkan nilai span prediksi  dan  tombol  proses  WEMA  untuk memproses  prediksi  WEMA  berdasarkan  nilai span yang telah dimasukkan.

## 2. Halaman Prediksi dan MAPE
Gambar 2. Halaman Prediksi dan MAPE
Halaman  prediksi  dan  MAPE  menampilkan halaman  tabel  hasil  prediksi  rata-rata  WEMA  dan evaluasi  MAPE  yang  berasal  dari  proses  masukkan nilai span sebelumnya.

## 3. Halaman Grafik MAPE

## Gambar 3. Halaman Grafik MAPE
Halaman  grafik  MAPE  menampilkan  halaman gambar  grafik  evaluasi  MAPE  berdasarkan  hasil persen  prediksi  rata-rata  WEMA  yang  berasal  dari proses masukkan nilai span sebelumnya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  eksperimen  yang  dilakukan  terhadap  data uji  pariwisata  Jawa  Timur  berdasarkan  data  bulanan Januari  2019  sampai  Desember  2021  dengan span 2 menjadi yang paling terkecil tingkat kesalahan akurasi dengan  perolehan  masing-masing  atribut  yang didapatkan  evaluasi  MAPE  yaitu  data  wisatawan mancanegara  2.66%.  Evaluasi  MAPE  data  Tempat Penghunian Kamar Hotel Bintang adalah 2.02%. Data Tempat  Penghunian  Kamar  Hotel  Non  Bintang menghasilkan  evaluasi  MAPE  sebesar  2.96%. Evaluasi  MAPE  data  Tingkat  Penghunian  Tempat Tidur  Hotel  Bintang  adalah  3.52%.  Evaluasi  MAPE data  Tingkat  Penghunian  Tempat  Tidur  Hotel  Non Bintang adalah 3.23%. Evaluasi MAPE data Rata-Rata Lama  Menginap  Tamu  Hotel  Bintang  adalah  0.17%. Evaluasi MAPE data Rata-Rata Lama Menginap Tamu Hotel  Non  Bintang  adalah  0.02%.  Evaluasi  MAPE data  Malam  Kamar  Terpakai  Hotel  Bintang  adalah 2.35%. Evaluasi MAPE data Malam Kamar Terpakai Hotel Non Bintang adalah 4.02%. Atribut data dengan nilai  akurasi  terkecil  dari  evaluasi  evaluasi  MAPE yaitu  Rata-Rata  Lama  Menginap  Tamu  Hotel  Non Bintang  sebanyak  0.02%  sedangkan  atribut  data dengan nilai akurasi terbesar dari evaluasi MAPE yaitu Malam Kamar Terpakai Hotel Non Bintang sebanyak 4.02%.
Sedangkan  hasil  eksperimen  yang  dilakukan terhadap data latih pariwisata Jawa Timur berdasarkan data  bulanan  Januari  2009  sampai  Desember  2018 dengan span 2  menjadi  yang  paling  terkecil  tingkat kesalahan  akurasi  dengan  perolehan  masing-masing atribut  yang  didapatkan  evaluasi  MAPE  yaitu  data wisatawan mancanegara 2.29%. Evaluasi MAPE data Tempat  Penghunian  Kamar  Hotel  Bintang  adalah 0.81%.  Data  Tempat  Penghunian  Kamar  Hotel  Non Bintang menghasilkan evaluasi MAPE sebesar 2.15%. Evaluasi  MAPE  data  Tingkat  Penghunian  Tempat Tidur  Hotel  Bintang  adalah  0.08%.  Evaluasi  MAPE data  Tingkat  Penghunian  Tempat  Tidur  Hotel  Non Bintang adalah 2.27%. Evaluasi MAPE data Rata-Rata Lama  Menginap  Tamu  Hotel  Bintang  adalah  2.74%. Evaluasi MAPE data Rata-Rata Lama Menginap Tamu Hotel  Non  Bintang  adalah  2.19%.  Evaluasi  MAPE data  Malam  Kamar  Terpakai  Hotel  Bintang  adalah 1.94%. Evaluasi MAPE data Malam Kamar Terpakai Hotel Non Bintang adalah 1.70%. Atribut data dengan nilai  akurasi  terkecil  dari  evaluasi  MAPE  yaitu Tingkat  Penghunian  Tempat  Tidur  Hotel  Bintang sebanyak  0.08%  sedangkan  atribut  data  dengan  nilai akurasi terbesar dari evaluasi  MAPE  yaitu  Rata-Rata Lama  Menginap  Tamu  Hotel  Bintang  sebanyak 2.74%.
Penelitian selanjutnya mengenai sistem prediksi pariwisata dapat dilakukan dengan menambah jumlah  data  menjadi  periode  harian  karena  semakin banyak  jumlah  data  yang  digunakan  untuk  prediksi dengan  metode Weighted  Exponential  Moving Average (WEMA)  maka  hasil  akurasi  semakin  kecil atau  menggunakan  metode  algoritma  lainnya  untuk
membandingkan tingkat akurasi yang paling kecil dari penelitian  yang  sudah  dilakukan  seperti Brown‟s Weighted  Exponential  Moving  Average atau Holt‟s Weighted Exponential Moving Average.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Baharuddin,  M.  Kasmita,  And  R.  Salam, “Analisis Kepuasan Wisatawan Terhadap Daya Tarik  Wisata  Malioboro  Kota  Yogyakarta,” 2016.
[2]  Suchaina,  “Pengaruh  Kualitas  Fasilitas  Sarana Dan  Prasarana  Terhadap  Peningkatan  Jumlah Pengunjung Wisata Danau Ranu Grati Suchaina Stkip Pgri Pasuruan,” 2014.
[3]  M. P. Raharyani, R. Regasari, M. Putri, And B. D. Setiawan, “Implementasi Algoritme Support Vector  Regression  Pada  Prediksi  Jumlah Pengunjung  Pariwisata,”  2018.  [Online]. Available: Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id
[4]  P.  Di Et  Al. ,  “Implementasi  Kolaborasi  Model Pentahelix  Dalam  Rangka  Mengembangkan Potensi,” 2018.
[5]  A.  Supriatna,  B.  Subartini,  And  E.  Hertini, “Prediksi  Wisatawan  Mancanegara  Ke  Jawa Barat  Melalui  Pintu  Masuk  Bandara  Husein Sastranegara Dan Pelabuhan Muarajati Menggunakan Metode Sarima,” 2017.
[6]  A.  Latifudin Et  Al. ,  “Jip  (Jurnal  Informatika Polinema)  Peramalan  Jumlah  Pengunjung Wisatawan Mancanegara Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Di Jawa Timur,” Jip (Jurnal Informatika Polinema) , Vol. 8, Pp. 2614–6371, 2022.
[7]  C.  Satria,  I.  K.  Sukarsa,  And  K.  Jayanegara Peramalan  Jumlah  Wisatawan  Australia  Yang Berkunjung,  “Peramalan  Jumlah  Wisatawan Australia Yang Berkunjung Ke Bali Menggunakan Multivariat Fuzzy Time Series,” 2015.
[8]  M. P. Raharyani, R. Regasari, M. Putri, And B. D. Setiawan, “Implementasi Algoritme Support Vector  Regression  Pada  Prediksi  Jumlah Pengunjung  Pariwisata,”  2018.  [Online]. Available: Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id
[9]  F. Mu And A. Gunaryati, “Prediksi Kunjungan Wisatawan  Mancanegara  Melalui  Pintu  Udara Menggunakan  Arima,  Glmnet,  Dan  Prophet Prediction Of Foreign Tourist Visits Via Airline Using Arima, Glmnet, And Prophet,” 2022.
[10]  Y.  Liestyawan  Saputra,  “Sistem  Informasi Prediksi  Jumlah  Wisatawan  Pada  Jawa  Timur Park  Group  Kota  Wisata  Batu  Menggunakan Metode Forecasting,” 2016.
[11]  F. R. Dewi Et Al. , “Implementasi Metode Least Square  Dan  Weighted  Moving  Average  Untuk Menganalisis  Jumlah  Kunjungan  Wisatawan,” 2021. [Online].
Available:
Https://Ojs.Unpkediri.Ac.Id/Index.Php/Noe
[12]  A. Nur Rais, I. Jiwana Thira, D. Nur Kholifah, N.  Purwati,  And  Y.  Meisella  Kristania,
“Evaluasi  Metode  Forecasting  Pada  Data Kunjungan Wisatawan Mancanegara Ke Indonesia,” Jurnal Sains Dan Manajemen , Vol. 8, No. 2, 2020.
[13]  C.  V.  Hudiyanti,  F.  A.  Bachtiar,  And  B.  D. Setiawan,  “Perbandingan  Double  Moving Average  Dan  Double  Exponential  Smoothing Untuk Peramalan Jumlah Kedatangan
Wisatawan  Mancanegara  Di  Bandara  Ngurah Rai,”  2019.  [Online].  Available:  Http://J- Ptiik.Ub.Ac.Id
[14]  S.  Florencia  And  A.  Suryadibrata,  “Prediksi Kedatangan  Turis  Menggunakan  Algoritma Weighted  Exponential  Moving  Average,” Ultimatics , Vol. Xii, No. 2, P. 129, 2020.
[15]  S. Hansun, “Penerapan Wema Dalam Peramalan Data  Ihsg,” Ultimatics ,  Vol.  V,  No.  2,  2013, [Online]. Available: Www.Chartnexus.Com/Learning/Static/Pulses_ Apr2007.Pdf,
[16]  S.  Hansun,  M.  B.  Kristanda,  And  P.  M. Winarno,  “Big  5  Asean  Capital  Markets Forecasting Using Wema Method,” Telkomnika (Telecommunication  Computing  Electronics And Control) , Vol. 17, No. 1, Pp. 314–319, Feb. 2019, Doi: 10.12928/Telkomnika.V17i1.11625.
[17]  S.  Hansun,  “A  New  Approach  Of  Moving Average  Method  In  Time  Series  Analysis,” 2013.
[18]  T.  Khotimah  And  R.  Nindyasari,  “Forecasting Dengan  Metode  Regresi  Linier  Pada  Sistem Penunjang  Keputusan  Untuk  Memprediksi Jumlah  Penjualan  Batik  (Studi  Kasus  Kub Sarwo  Endah  Batik  Tulis  Lasem),” Jurnal Mantik Penusa , Vol. 1, No. 1, Pp. 71–92, 2017.
[19]  Y. Yin And P. Shang, “Forecasting Traffic Time Series  With  Multivariate  Predicting  Method,” Appl Math Comput , Vol. 291, Pp. 266–278, Dec. 2016, Doi: 10.1016/J.Amc.2016.07.017.
[20]  S.  Zahara  And  Sugianto,  “Peramalan  Data Indeks  Harga  Konsumen  Berbasis  Time  Series Multivariate  Menggunakan  Deep  Learning,” Jurnal  Resti  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi Informasi) , Vol. 5, No. 1, Pp. 24–30, Feb. 2021, Doi: 10.29207/Resti.V5i1.2562.
[21]  S.  Hansun,  M.  B.  Kristanda,  And  P.  M. Winarno,  “Big  5  Asean  Capital  Markets Forecasting Using Wema Method,” Telkomnika (Telecommunication  Computing  Electronics And Control) , Vol. 17, No. 1, Pp. 314–319, Feb. 2019, Doi: 10.12928/Telkomnika.V17i1.11625.
[22]  S. Hansun, “Penerapan Wema Dalam Peramalan Data  Ihsg,” Ultimatics ,  Vol.  V,  No.  2,  2013, [Online]. Available: Www.Chartnexus.Com/Learning/Static/Pulses_ Apr2007.Pdf,
[23]  R.  Ramadania,  “Peramalan  Harga  Beras Bulanan  Di  Tingkat  Penggilingan  Dengan Metode Weighted Moving Average,” 2018.